Plant Growth-Promoting Rhizobacteria (PGPR) with Microbial Growth Broth Improve Biomass and Secondary Metabolite Accumulation of <i>Cannabis sativa</i> L.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR) are a sustainable crop production input; some show positive effects under laboratory conditions but poorly colonize host field-grown plants. Inoculating with PGPR in microbial growth medium ( e.g., King’s B) could overcome this. We evaluated cannabis plant (cv. CBD Kush) growth promotion by inoculating three PGPR ( Bacillus sp., Mucilaginibacter sp., and Pseudomonas sp.) in King’s B at vegetative and flower stages. At the vegetative stage, Mucilaginibacter sp. inoculation increased flower dry weight (24%), total CBD (11.1%), and THC (11.6%); Pseudomonas sp. increased stem (28%) dry matter, total CBD (7.2%), and THC (5.9%); and Bacillus sp. increased total THC by 4.8%. Inoculation with Mucilaginibacter sp. and Pseudomonas sp. at the flowering stage led to 23 and 18% increases in total terpene accumulation, respectively. Overall, vegetative inoculation with PGPR enhanced cannabis yield attributes and chemical profiles. Further research into PGPR inoculation onto cannabis and the subsequent level of colonization could provide key insights regarding PGPR-host interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».